BigQuery

Serverloses, hoch skalierbares und kostengünstiges Multi-Cloud Data Warehouse, das speziell für geschäftliche Agilität konzipiert ist

BigQuery kostenlos testen
  • action/check_circle_24px Erstellt mit Sketch Mit ANSI SQL unglaublich schnell und ohne operativen Aufwand Petabyte an Daten analysieren
  • action/check_circle_24pxErstellt mit Sketch.

    Umfangreiche Analysen im Vergleich zu anderen Cloud Data Warehouses mit 26 bis 34 % niedrigeren Gesamtbetriebskosten über drei Jahre ausführen

  • action/check_circle_24px Erstellt mit Sketch Informationen mit einer zuverlässigen und sicheren Plattform, die sich Ihren Anforderungen anpasst, allgemein verfügbar machen
  • action/check_circle_24px Erstellt mit Sketch

    Mit einer flexiblen Multi-Cloud-Analyselösung Informationen aus Daten in verschiedenen Clouds gewinnen

Mit Auswertungen in Echtzeit und Analysen zu Prognosezwecken Erkenntnisse gewinnen

Sie können in Echtzeit Streamingdaten abrufen und aktuelle Informationen zu allen Geschäftsvorgängen erhalten. Geschäftsergebnisse lassen sich im Handumdrehen mit integriertem maschinellen Lernen prognostizieren, ohne dass dabei Daten verschoben werden müssen.

Einfach auf Daten zugreifen und Informationen teilen

Sie können mit wenigen Klicks sicher auf Analysedaten zugreifen und sie in Ihrem Unternehmen freigeben. Mit beliebten BI-Tools lassen sich ganz einfach überzeugende, sofort verfügbare Berichte und Dashboards erstellen.

Daten schützen und vertrauensvoll arbeiten

BigQuery bietet Ihnen eine robuste Steuerung von Sicherheit, Data Governance und Zuverlässigkeit, damit Sie von Hochverfügbarkeit und einem SLA für 99,99 % Betriebszeit profitieren können. Schützen Sie Ihre Daten mit standardmäßiger Verschlüsselung und vom Kunden verwalteten Verschlüsselungsschlüsseln.

Wichtige Features

BigQuery Omni (private Alphaversion)

BigQuery Omni ist eine flexible Multi-Cloud-Analyselösung auf der Basis von Anthos, mit der Sie Daten cloudübergreifend analysieren. Sie benötigen nur Standard-SQL und die vertraute BigQuery-Oberfläche, um Fragen schnell zu beantworten und Ergebnisse zentral für alle Datasets zu teilen. Wenn Sie Interesse an weiteren Informationen haben, füllen Sie bitte dieses Formular aus.

Data QnA (private Alphaversion)

Data QnA ist eine Natural-Language-Oberfläche, mit der Sie Petabyte an Daten in BigQuery und Verbunddatenquellen analysieren können. Dank der Integration in gängige Tools wie Google Tabellen sowie Chatbots, BI-Plattformen und benutzerdefinierte Anwendungen werden mit Data QnA Informationen für alle geschäftlichen Nutzer demokratisiert. Außerdem lässt sich damit die Produktivität von BI-Teams steigern und die Daten sind für alle Nutzer leichter zugänglich. Wenn Sie Interesse an weiteren Informationen haben, füllen Sie bitte dieses Formular aus.

BigQuery ML

Mit BigQuery ML können Data Scientists und Datenanalysten ML-Modelle mit riesigen Mengen an strukturierten oder semistrukturierten Daten erstellen und operationalisieren, und zwar direkt in BigQuery, mit einfachem SQL und in einem Bruchteil der üblichen Zeit. Exportieren Sie BigQuery ML-Modelle für die Online-Vorhersage in die Cloud AI Platform oder Ihre eigene Bereitstellungsebene. Erfahren Sie mehr über derzeit von uns unterstützte Modelle.

BigQuery BI Engine

BigQuery BI Engine ist ein blitzschneller In-Memory-Analysedienst für BigQuery, mit dem Nutzer umfangreiche und komplexe Datasets interaktiv mit Abfragereaktionszeiten von weniger als einer Sekunde und hoher Gleichzeitigkeit analysieren können. BigQuery BI Engine lässt sich nahtlos in vertraute Tools wie Data Studio einbinden und hilft, die Datenexploration und -analyse für Looker, Google Tabellen und unsere BI-Partner in den kommenden Monaten zu beschleunigen.

Verbundene Tabellenblätter

Mit verbundenen Tabellenblättern analysieren Nutzer Milliarden von Zeilen mit Live-BigQuery-Daten in Google Tabellen – ganz ohne SQL-Kenntnisse. Mithilfe vertrauter Tools wie Pivot-Tabellen, Diagrammen und Formeln können sie aus Big Data Informationen gewinnen. Weitere Informationen zu verbundenen Tabellenblättern und ihrer Verwendung finden Sie hier.

Alle Features ansehen

Dokumentation

Kurzanleitung
Kurzanleitung zur Web-UI

So nutzen Sie die BigQuery-Web-UI in der GCP Console als visuelle Benutzeroberfläche, über die Sie verschiedene Aufgaben erledigen, beispielsweise Abfragen ausführen, Daten laden und Daten exportieren.

Kurzanleitung
Kurzanleitung zum BigQuery-Befehlszeilentool

So führen Sie mit dem BigQuery-Befehlszeilentool Abfragen aus und laden bzw. exportieren Daten.

Kurzanleitung
Kurzanleitung zu Clientbibliotheken

So nutzen Sie mit den Google Cloud-Clientbibliotheken die BigQuery API in Ihrer bevorzugten Programmiersprache.

Anleitung
Tabellen erstellen und verwenden

So erstellen und nutzen Sie in BigQuery Standardtabellen.

Anleitung
Schema angeben

So erstellen und aktualisieren Sie ein Schema für Ihre Tabelle.

Anleitung
Daten mit Cloud KMS-Schlüsseln schützen

So nutzen Sie vom Kunden verwaltete Verschlüsselungsschlüssel (Customer Managed Encryption Keys, CMEK) für BigQuery.

Anleitung
Zugriff auf Datasets steuern

So steuern Sie in BigQuery den Zugriff auf Datasets.

Google Cloud Basics
BigQuery-Ressourcen

Erfahren Sie alles über BigQuery-Preise, einschließlich aktuelle Ratenbegrenzungen, Slots, Datasets, Kontingente und mehr.

Anleitung
Was Sie mit BigQuery erstellen können

Die technischen Leitfäden zu BigQuery helfen Ihnen bei der Verwaltung Ihrer Daten.

Anwendungsfälle

Anwendungsfall
Daten aus Teradata migrieren

Migrieren Sie Ihr lokales Legacy-Data-Warehouse in eine flexible, cloudbasierte Data-Warehouse-Lösung. Durch die Kombination aus BigQuery Data Transfer Service (DTS) und speziellem Migrations-Agent können Sie Daten aus einem lokalen Data-Warehouse-System wie Teradata in BigQuery kopieren.

Außerdem können Sie über die Web-UI von DTS wiederkehrende Datenladevorgänge in BigQuery überwachen. Wir bieten auch zusätzliche benutzerfreundliche Tools und ein globales System für den Partnersupport. Weitere Informationen.

Diagramm: BigQuery
Anwendungsfall
Migration von Amazon Redshift zu BigQuery

Mit BigQuery Data Transfer Service können Sie Daten aus einem Amazon Redshift-Data Warehouse zu BigQuery kopieren. Der Dienst aktiviert die Migrations-Agents in Google Kubernetes Engine und löst einen Entladevorgang von Amazon Redshift zu einem Staging-Bereich in einem Amazon S3-Bucket aus. Anschließend überträgt BigQuery Data Transfer Service Ihre Daten aus dem Amazon S3-Bucket zu BigQuery.

Diagramm: BigQuery

Alle Features

Serverlos Bei serverlosen Data-Warehouse-Prozessen erfolgt die Bereitstellung von Ressourcen durch Google hinter den Kulissen. Sie können sich also auf die Daten und deren Analyse konzentrieren, anstatt sich über Upgrades, Sicherheit oder die Verwaltung der Infrastruktur Gedanken zu machen.
Multi-Cloud-Funktionen Mit BigQuery Omni können Sie Daten cloudübergreifend mithilfe von Standard-SQL analysieren, ohne die vertraute BigQuery-Oberfläche verlassen zu müssen. Die Infrastruktur basiert auf Anthos, einer modernen Anwendungsplattform, die Ihren Datenanalysten oder Data Scientists eine absolut nahtlose Datenanalyseumgebung zur Verfügung stellt.
Natural Language Processing Data QnA ermöglicht es Nutzern, ganz einfach über NLP auf benötigte Informationen aus Daten zuzugreifen. Governance und Sicherheitskontrollen bleiben dabei immer gewährleistet. Auf der Grundlage von Analyza (Google Research) können Sie mit Data QnA Petabyte an Daten über BigQuery analysieren. Das Tool kann in die jeweilige Arbeitsumgebung der Nutzer eingebettet werden: in Chatbots, Tabellen, BI-Plattformen wie Looker oder benutzerdefinierte UIs. Wenn Sie Interesse an weiteren Informationen haben, füllen Sie bitte dieses Formular aus. 
Echtzeitanalysen Mit der API für Streaming-Insert-Anweisungen mit hoher Geschwindigkeit bietet BigQuery eine leistungsstarke Grundlage für Echtzeitanalysen. Ihre jüngsten Geschäftsdaten stehen also unmittelbar für Analysen zur Verfügung. Sie können auch mit Pub/Sub und Dataflow Daten in BigQuery streamen.
Automatische Hochverfügbarkeit BigQuery bietet transparent und automatisch einen dauerhaften, replizierten Speicher an mehreren Standorten sowie Hochverfügbarkeit ohne zusätzliche Gebühren und Einrichtung.
Standard-SQL BigQuery unterstützt einen mit ANSI:2011 kompatiblen Standard-SQL-Dialekt. Dadurch muss weniger Code umgeschrieben werden. Darüber hinaus bietet BigQuery kostenlose ODBC- und JDBC-Treiber, über die Ihre aktuellen Anwendungen mit der leistungsstarken Engine von BigQuery interagieren können.
Föderierte Abfragen und logisches Data Warehousing Dank der leistungsstarken Funktion für föderierte Abfragen kann BigQuery Daten aus externen Quellen, d. h. die Open-Source-Dateiformate von Parquet und ORC, in Objektspeichern (Cloud Storage), transaktionalen Datenbanken (Bigtable, Cloud SQL) oder Tabellen in Drive verarbeiten. Die Daten müssen hierfür nicht verschoben werden.
Konvergenz von Data Warehouse und Data Lake Mit der Storage API können Sie Open-Source-Data-Science-Arbeitslasten (Spark, TensorFlow, Dataflow, Apache Beam, MapReduce, Pandas und scikit-learn) direkt in BigQuery ausführen. Die Storage API bietet eine wesentlich einfachere Architektur und weniger umfangreiche Datenbewegungen. Mehrere Kopien derselben Daten sind nicht erforderlich.
Materialisierte Ansichten Erhöhen Sie mit materialisierten Ansichten in BigQuery die Abfrageleistung und senken Sie die Kosten. Die Einrichtung und Nutzung ist einfach und erfolgt in Echtzeit, sodass Sie schnell Antworten auf Ihre Fragen erhalten.
Trennung von Speicherung und Computing Dank der Trennung von Speicherung und Computing in BigQuery können Sie die Speicher- und Verarbeitungslösungen wählen, die für Ihr Unternehmen am sinnvollsten sind, und die Zugriffsmöglichkeiten sowie Kosten für beide steuern.
Automatische Sicherung und einfache Wiederherstellung BigQuery repliziert automatisch Daten und speichert den Änderungsverlauf der letzten sieben Tage. Sie können also den Datenstand unterschiedlicher Zeiten vergleichen und Daten leicht wiederherstellen.
Raumbezogene Datentypen und Funktionen BigQuery GIS bietet eine einzigartige Kombination aus der serverlosen Architektur von BigQuery und der nativen Unterstützung räumlich-geografischer Analysen. BigQuery ist somit das einzige Cloud Data Warehouse mit integrierter GIS-Funktionalität. Vereinfachen Sie Ihre Analysen, lassen Sie sich Daten auf eine ganz neue Art und Weise anzeigen und erschließen Sie vollkommen neue Geschäftsbereiche mit der Unterstützung für beliebige Punkte, Linien, Polygone und Multi-Polygone im WKT-, WKB- und GeoJSON-Format.
Data Transfer Service Mit BigQuery Data Transfer Service werden Daten aus externen Datenquellen wie der Google Marketing Platform, Google Ads, YouTube und SaaS-Partneranwendungen nach einem festgelegten Zeitplan automatisch und vollständig verwaltet in BigQuery verschoben. Nutzer können Daten auch einfach von Teradata und Amazon S3 an BigQuery übertragen.
Big-Data-Einbindung Mit Dataproc und Dataflow bietet BigQuery eine Einbindung der Big-Data-Umgebung von Apache, wodurch bestehende Hadoop-/Spark- und Beam-Arbeitslasten Daten mit der Storage API direkt in BigQuery schreiben und lesen können.
Daten im Petabytebereich Sie erhalten eine erstklassige Datenleistung und können nahtlos skalieren, um einfach weitere Petabyte und Exabyte an Daten zu speichern und zu analysieren.
Flexible Preismodelle Dank unserer On-Demand-Preise zahlen Sie nur für den verwendeten Speicher und die tatsächlich genutzte Rechenzeit. Pauschalpreise mit Reservierungen bieten Kunden oder Unternehmen mit hohem Datenvolumen Preissicherheit und sorgen für die optimale Verwaltung von Arbeitslasten. Weitere Informationen finden Sie unter BigQuery-Preise und Benutzerdefinierte Kostenkontrolle erstellen.
Datenverwaltung und -sicherheit BigQuery bietet über die Einbindung in die Identitäts- und Zugriffsverwaltung fein abgestimmte Kontrollen für eine zuverlässige Steuerung der Datensicherheit und -verwaltung. Sie müssen sich keine Sorgen machen, denn es werden sowohl inaktive Daten als auch Daten bei der Übertragung standardmäßig verschlüsselt.
Standorterweiterung BigQuery gibt Ihnen die Kontrolle über den Standort Ihrer Daten (in den USA, Asien und Europa), ohne dass Sie Cluster oder andere Rechenressourcen in der jeweiligen Region einrichten und verwalten müssen.
Grundlage für KI Mit BigQuery ML können Sie Ihre Daten für maschinelles Lernen einsetzen. Durch die Einbindung von AI Platform Prediction und TensorFlow können Sie anhand strukturierter Daten innerhalb weniger Minuten nur mit SQL leistungsstarke Modelle trainieren.
Grundlage für BI BigQuery bildet den Backbone der Data-Warehouse-Prozesse für moderne BI-Lösungen und ermöglicht die nahtlose Datenintegration, Transformation, Analyse, Visualisierung und Berichterstellung mit Tools von Google und unseren Technologiepartnern.
Flexible Datenaufnahme Mit Data Transfer Service (DTS) können Sie Daten von Hunderten beliebter SaaS-Unternehmensanwendungen kostenlos zu BigQuery verschieben oder Tools zur Datenintegration wie Cloud Data Fusion, Informatica oder Talend nutzen. Laden und transformieren Sie Daten jeglichen Umfangs aus Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen.
Programmatische Interaktion BigQuery bietet eine REST API für bequemen programmatischen Zugriff und einfache Anwendungsintegration. Clientbibliotheken sind in Java, Python, Node.js, C#, Go, Ruby und PHP verfügbar. Geschäftskunden können mit Google Apps Script von Google Tabellen aus auf BigQuery zugreifen.
Rich-Monitoring und -Logging BigQuery bietet über Cloud-Audit-Logs viele Möglichkeiten für Monitoring, Logging und Benachrichtigungen. Außerdem können Sie BigQuery mit Cloud Logging als Repository für Logs von beliebigen Anwendungen oder Diensten verwenden.
Öffentliche Datasets Öffentliche Datasets in Google Cloud sind ein umfangreiches Daten-Repository mit mehr als 100 stark nachgefragten öffentlichen Datasets aus unterschiedlichen Branchen. Google bietet kostenlosen Speicher für alle öffentlichen Datasets und Kunden können pro Monat bis zu 1 TB Daten kostenlos abfragen.
Kommerzielle Datasets Kommerzielle Datenanbieter hosten ihre Datenangebote direkt in BigQuery und Cloud Storage. Nach der Lizenzierung eines Datasets von unseren Partnern können Sie sofort auf diese Daten zugreifen und sie unmittelbar an Ort und Stelle verarbeiten, ohne Daten speichern oder verschieben zu müssen.

Preise

Bei BigQuery sind Speicherung, Streaming-Insert-Anweisungen und Datenabfragen kostenpflichtig. Das Laden und Exportieren von Daten sind hingegen kostenlos. Ausführliche Preisinformationen finden Sie in der Preisübersicht.

Posten Preis
Speicher

0,02 $ pro GB und Monat

0,01 $ pro GB und Monat für langfristige Speicherung

Streaming-Insert-Anweisungen 0,01 $ pro 200 MB
Daten laden, kopieren oder exportieren; Metadatenvorgänge Kostenlos

Wenn Sie in einer anderen Währung als US-Dollar bezahlen, gelten die Preise, die unter Google Cloud SKUs für Ihre Währung angegeben sind.

Abotyp Preis
Pay as you go

5 $ pro TB

Das erste Terabyte (1 TB) im Monat ist kostenlos.*

Pauschalpreise

Ab 10.000 $/Monat für eine dedizierte Reservierung von 500 Slots.

30 $/Monat und Slot für Flex-Slots.

Weitere Informationen finden Sie unter Pauschalpreise.

Weitere Informationen: BigQuery ML-Preise

Preise in anderen Währungen als US-Dollar finden Sie unter Google Cloud SKUs.

*Das erste Terabyte (1 TB) Daten, das pro Monat mit BigQuery verarbeitet wird, ist kostenlos.

Für diese Vorgänge gelten die BigQuery-Kontingente.

Partner

Google Cloud-Partner verknüpfen ihre branchenführenden Tools (von der Datenintegration bis zur Analyse) zunehmend mit BigQuery, um das Laden, Transformieren und Visualisieren von Daten zu erleichtern.